September 20,2024
在 ChatGPT 风靡全球两年后,生成式人工智能的进步似乎正在放缓。大型语言模型对电力有着强烈的需求。用于训练 OpenAI 的 GPT-4 模型的能源可以为 50 个美国家庭提供一个世纪的电力。而且随着模型越来越大,成本也在迅速上升。此外,要求模型回答一个问题也需要计算成本–从 2400 美元到 22.3 万美元不等,以汇总全球 5.8 万家上市公司的财务报告。这种 “推理 ”成本加起来,可能会超过训练成本。如果是这样的话,很难想象生成式人工智能在经济上是可行的。我们的领导者认为,没有必要恐慌。许多其他技术都面临过限制,但由于人类的聪明才智,这些技术继续繁荣发展。研究人员和企业家们已经在竞相寻找绕过限制的方法。
在欧盟、中东和非洲,我们探讨了世界上的穷人是如何停止追赶的。在 1995 年前后的二十年间,国内生产总值的差距缩小了,极端贫困急剧下降,全球公共卫生和教育得到了极大改善。疟疾死亡率和婴儿死亡率大幅下降,入学率上升。但自 2015 年以来,极端贫困率几乎没有下降。衡量全球公共卫生的指标在2010年代末期仅有缓慢改善,在大流行病之后又开始下降。到 2020 年代,疟疾每年造成 60 多万人死亡,恢复到 2012 年的水平。出了什么问题?最大的问题是本土改革停滞不前。除了哈维尔-米莱(Javier Milei)总统在阿根廷所做的努力等一些明显的例外,与上世纪90年代相比,世界各国领导人更热衷于国家控制、产业政策和保护主义。对于仍处于极端贫困中的 7 亿多人和 30 亿仅处于贫困状态的人来说,这无疑是个坏消息。
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